人工智能行业报告：AI2.0、AI大模型、算力、AI赋能（262页）

行业报告下载 2023年07月28日 08:48 管理员

算力芯片：全球 900 亿美金市场，训练英伟达一家独大，推理百花齐放。我们认为是否拥有大模型将成为科技巨头科技平台企业的重要分水岭。我们预计全球有约 30 家科技巨头和 300 家 AI 大模型初创企业在进行算力相关投资。到 2025 年，这对应大约每年 300 亿美金训练芯片和 600 亿美金的推理芯片市场。其中，英伟达凭借 CUDA 软件框架构建的强大行业壁垒，在训练芯片市场一家独大，推理芯片方面，海外客户除了采用英伟达、AMD 等的通用 GPU 以外，也会采用 TPU 等 ASIC 以提高性价比。国内客户出于供应链安全考虑，逐步提升国产芯片的适用占比。海思，寒武纪，燧原等企业都有较好发展。服务器/PCB/先进封装：AI 服务器增速超传统服务器，高算力需求带动先进封装需求。从 GPU 到 AI 工厂，我们认为 AI 计算会为整个服务器产业链带来增长。相较于全球传统服务器需求持续低迷，根据 IDC 预测 AI 服务器 21-26 年复合增速有望达到 17%。我们看到从单颗 GPU 芯片 H100，通过 NVLINK Switch 形成一颗巨型 GPU，然后通过 Quantum InfiniBand 技术，搭建有上百张 GPU 的 DGX 服务器，最后把多台 DGX 联通形成一台 AI 超级计算机，整个系统的搭建过程会带动包括服务器整机、PCB、光纤光缆、电源在内的整个服务器产业链的性能升级。

在先进封装领域，产业从 2.5D 封装正走向 3D 封装，根据 Prismark 预测 ABF 载板作为先进封装关键材料有望在 21-26 年实现复合增速 11.5%，而相关测试设备有望长期受益于 Chiplet 和国产替代趋势。光模块：AI 大模型推动 800G 光模块迎放量元年。以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型，对数据中心内外的数据流量都提出了新要求，将带来光模块行业“量”和“质”的双重提升。以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型训练中，由于需要海量数据及跨机器协作，产生了大量的数据中心内部通信需求，无阻塞的胖树结构成为当下最主流的 AI 训练网络架构，带来两方面主要变化：1）量方面，AI 网络架构带来数据中心内部交换机、服务器数量的增加，光模块作为数据中心内外部连接的核心部件，用量将明显提升；2）质方面，AI 对于高速率、大带宽的网络需求将推动光模块向 800G 加速升级，根据 Lightcounting 预测，2023 将成为 800G 光模块放量元年，2028 年 800G 出货量有望达 998 万只，对应 2023-2028 年复合增长率为 72%。在此产业趋势下，我们认为能够提供高速光模块的龙头企业以及上游光器件、光芯片厂商有望迎发展机遇。